Kamu Yönetimi Bakış Açısıyla Kamu Politikasının Ortaya Çıkışı ve Analizi
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma ile kamu politikası ve kamu yönetimi arasındaki ilişki, politika oluşturma süreçleri ve bu süreçlerin etkinliği incelenmektedir. Kamu politikası, devletin toplumsal sorunlara çözüm üretme ve vatandaşların ihtiyaçlarını karşılama kapasitesini belirleyen önemli unsurdur. Kamu politikası ve kamu yönetimi alanında etkili müdahalelerin tasarlanabilmesi için politika sorunlarının yeterince anlaşılması ve kavramsallaştırılması gerekmektedir. Dolayısıyla politika sorunlarının belirlenmesi, politika önerilerinin geliştirilmesi, uygulanması ve değerlendirilmesi kamu politikası ve kamu yönetimi arasında çeşitli aşamaları barındırmaktadır. Türkiye’de kamu yönetiminin kamu politikası yoluyla şekillenmesi, tarihsel, siyasi ve sosyo-ekonomik dinamikler altında şekillenmiştir. Kamu yönetimi, siyasetle iç içe geçmiş bir yapı olduğu için politikaların oluşturulması ve uygulanması sürecinde başta siyasi aktörlerin ve siyasetin etkisi altındaki bürokrasinin rolü büyüktür. Çalışma ile evrensel ölçekte kamu politikalarının başarısının, politika süreç etkinliği ve programların hedeflerine ulaşma düzeyi ile ölçüldüğü tespit edilmiştir. Bu süreçte bürokrasinin, kamu politikalarını uygulamadaki rolü ve etkisi de ele alınmıştır. Çalışma ile amaçlanan evrensel ölçekte var olan bilgiler ışığında Türkiye'de etkin ve sürdürülebilir kamu politikalarının oluşturulması ve uygulanması bilimsel ve rasyonel temellere dayalı kararların alınması, bürokrasinin etkinliğinin artırılması ve vatandaşların katılımının sağlanmasını ortaya koymaktır. Kamu politikalarının başarısının değerlendirilmesi ve geri bildirim mekanizmalarının etkin bir şekilde işletilmesi, politika süreçlerinin iyileştirilmesine katkı sağlayacaktır. Bu çalışma, kamu politikası alanında daha iyi uygulamalar geliştirilmesine yönelik öneriler sunma gayreti içindedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".